AIブームの終焉？次なる成熟期？

AIに関する議論はしばしば、不必要に誇張された極端な楽観論と、ブームの終息を予測する懐疑論という極論の間を行き来しています。最近では「AIオワコン」的な意見さえ出回るのを目にするようになりました。単なる煽りと無視してもいいのですが、必ずしも無視できないような「AI懐疑論」があることも意識するようになりました。そこで2025年の現実論としてのAIブームを少しばかり探ってみました。

市場動向
AI幻滅期がやってくる？
技術的限界と懸念
まとめ

市場動向

AIの市場を見る限り、これについては全くの堅調です。

グローバルなAI投資は、現在、前例のない水準に達しており、市場の持続的な拡大を明確に裏付けています。2024年の世界の民間AI投資は2,523億ドルに達し、前年から26%という大幅な成長を記録しました。

AI市場全体の年間平均成長率（CAGR）は18%を超えると予測されており、特に生成AIサービスは今後5年間で最大75%という驚異的なCAGRで成長すると見込まれています。これらの予測は、AI市場が強固な経済的潜在力と長期的な機会を秘めていることを強調しています。複数の市場予測によると、世界のAI市場規模は2025年までに2,442.2億ドル、そして2030年までには1.81兆ドルに達すると予測されています。AIへの世界的な支出は、2025年に3,600 億ドル、2026年には4,800億ドルに急増すると予想されています¹。

AI幻滅期がやってくる？

Gartnerの2025年版AIハイプサイクルにおいて、生成AIは2024年の「過度な期待のピーク」を過ぎ、「幻滅期」に明確に移行した、としています。この「幻滅期」を故意に誇張するかあるいは誤解することでAIの終焉説が出てきたものと思われます。

ガートナーのハイプサイクルとは次のようなものです。

黎明期（Innovation Trigger）
- 技術が登場し、メディアや業界で注目され始める。
- まだ実用化には至っていないが、期待が高まる。
「過度な期待」のピーク期（Peak of Inflated Expectations）
- 技術に対する期待が過剰に膨らみ、バズワード化。
- 一部の成功事例が話題になるが、現実とのギャップも大きい。
幻滅期（Trough of Disillusionment）
- 実用化が進まず、期待に応えられないことで関心が薄れる。
- 多くのプロジェクトが中止されることも。
啓発期（Slope of Enlightenment）
- 技術の本質的な価値が見直され、現実的な活用方法が模索される。
- 成功事例が増え、理解が深まる。
生産性の安定期（Plateau of Productivity）

技術が成熟し、広く普及。
投資対効果が明確になり、主流技術として定着。

ガートナーハイプ・サイクル | ガートナージャパン (G artner)

AIはこのサイクルの中の３．幻滅期に移行しつつある、というのガートナーの見立てです。

この変化は、生成AIを取り巻く初期の熱狂が、統合、コスト、安全性、ガバナンスといった現実的な課題に直面していることを示しています。

しかし、Gartnerは、この「幻滅期」への移行が「終焉の兆候」とは程遠く、実際には新興技術にとって「教科書通りの進行」であると強調しています。これは、「無秩序な実験から厳密なエンジニアリングへの移行」という必要な段階を示しています。コンテンツ作成、コード生成、顧客サービス自動化などの分野で先行導入企業がすでに実現しているビジネス価値は、生成AI が「成長痛」を乗り越えるための支えとなるでしょう。標準とベストプラクティスが確立されるにつれて、企業は場当たり的な実験からエンタープライズグレードの展開へと移行し、誇大宣伝を複雑で実現可能なソリューションへと変貌させていくと予測されます ²。

「AIブームの終焉」という言説は、Gartnerハイプサイクルの自然な進行を（場合によっては故意に）誤って解釈していると見られます。これは、投機的な誇大宣伝から実用的な実装の課題への必要な成熟を反映しています。Gartnerのハイプサイクルは、この認識を理解するための重要な枠組みを提供します。生成AIが「幻滅期」に入ったということは、初期の、しばしば誇張された期待にのみ焦点を当てている人々にとっては、表面上「冬」と解釈されるかもしれません。しかし、Gartner自身の説明は、これが「教科書通りの進行」であり、初期の熱狂の後、統合、コスト、安全性、ガバナンスといった現実的な課題が明らかになる段階であることを明確にしています。このフェーズは失敗の兆候ではなく、むしろ業界がアプローチを洗練し、実用的でスケーラブルなソリューションに焦点を当てる重要な成熟期間です。

これは、市場がより識別力を持ち、要求が厳しくなっていることを意味します。投資家や企業は、単なる目新しさよりも、実証された投資収益率（ROI）、堅牢で安全かつ管理可能なソリューションをますます優先するでしょう。この変化は、AIスタートアップの統合を促進するかもしれません。

技術的限界と懸念

AIの「幻覚」（ハルシネーション）は、AIシステム、特に大規模言語モデル（LLM）が、高い確信度と流暢さで虚偽、誤解を招く、または完全に捏造された情報を生成する現象であり、業界全体に深刻な課題を提起しています。これらのエラーは単なる軽微な間違いではなく、誤情報の拡散、信頼の低下、生産性の損失、ブランドイメージの毀損、さらには法的責任につながる可能性があります。調査によると、ハルシネーションの発生率は音声認識システムで1.4%から、法律AIアプリケーションでは16.7%に及び、最先端モデルでも応答の約15〜20%にハルシネーションが含まれているとされています。注目すべき例としては、GoogleのAI Overviews 、2023年に弁護士がChatGPTを使用して実在しない6つの判例を引用した事件 ³、そして単一のチャットボットの幻覚応答が数時間で1,000億ドルの株主価値を消失させた事件などが挙げられます ⁴ 。これらの問題は、法的助言、ビジネスコミュニケーション、教育など、事実の正確性が極めて重要となるデリケートな状況で利用される場合に増幅されます ⁵。

AIモデル、特に不透明なアルゴリズムを持つ深層学習モデルは、しばしば「ブラックボックス」と呼ばれ、その意思決定プロセスを説明することが困難です。この説明可能性の欠如は、特に高リスクのアプリケーションにおいて、信頼と説明責任を妨げます。AIシステムは、訓練データに存在するバイアスを意図せず永続化・増幅させ、採用、融資、法執行などの分野で差別的な結果をもたらす可能性があります。例えば、あるAI採用ツールは女性応募者に対してバイアスを示すことが判明しました。これらのバイアスに対処するには、多様なデータセットと継続的な監査が必要です ⁶。

ハルシネーションやバイアスといった技術的限界は、乗り越えられない障壁ではなく、より「責任あるAI」の開発と堅牢な緩和戦略を求める重要な課題です。ハルシネーショやバイアスの存在は、AIの信頼性と広範な導入を損なう可能性のある重大な技術的欠陥です。しかし、調査資料は、企業がこれらのリスクを強く認識しており、「責任あるAIの柱」（透明性、説明可能性、包摂性、持続可能性）の遵守、検証済みデータに基づいてモデルを接地するための

Retrieval-Augmented Generation（RAG）の使用、そして信頼性の高いデータの優先順位付けといった「ベストプラクティス」を積極的に導入していることを強調しています ⁷。これは、単にAIを展開するだけでなく、責任ある信頼性の高いAIを展開するという、より成熟した段階への移行を示しています。この「責任あるAI」への強い焦点は、説明可能なAI（XAI）、高度なバイアス検出および緩和技術、包括的なデータガバナンスフレームワークといった分野で大きなイノベーションを推進するでしょう。また、AIの監査、コンプライアンスツール、専門サービスのための新たな市場が活況を呈し、AI開発が単に能力を最大化するだけでなく、信頼性、公平性、信頼性を保証することにも重点が置かれるようになるでしょう。

まとめ

結局のところ、市場もアナリストたちも、AIに対してほぼ楽観的な将来性を見ているようです。盲目的な期待や楽観には注意を促してはいますが、基調が楽観的であることに変わりはありません。

しかし、個人的には、技術的な限界と懸念として指摘した内容が、マーケットの楽観を打ち消すほどの懸念材料であるように思えてなりません。ハルシネーションが過渡的な技術の問題であって、「誰かが」そのうち解決してくれるだろう、などというのは安易すぎます。深刻な課題は今だ過小評価されているようにも思えます。いずれにせよ今後に注視したいと思います。